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公开(公告)号:CN109217180B
公开(公告)日:2024-03-19
申请号:CN201811208935.3
申请日:2018-10-17
Applicant: 北京科技大学
IPC: H02G1/04
Abstract: 本发明的用于无人机架线系统的放线滑车,其包括架体、导引绳导轨和多个滑轮,各滑轮的周向表面设置圆弧形凹槽且具有共同的支撑轴,形成滑轮组,支撑轴的两端分别连接至架体;架体包括第一侧部和第二侧部,第一侧部和第二侧部分别位于滑轮组的轴向的两侧;第二侧部上设置有开口,开口将第二侧部分成两部分,分别为第二侧部第一部分和第二侧部第二部分,第二侧部第一部分位于开口上方,第二侧部第二部分位于开口下方,第二侧部第一部分和第二侧部第二部分通过搭扣连接组件进行连接。采用这种结构的放线滑车,安装可靠,拆卸方便,放线环节减去人力,和无人机配合操作省时省力,提高施工效率,适合当前电力行业。
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公开(公告)号:CN110220709B
公开(公告)日:2020-04-21
申请号:CN201910491182.X
申请日:2019-06-06
Applicant: 北京科技大学
IPC: G01M13/045 , G01M13/04 , G06K9/62
Abstract: 本发明针对基于模式识别的滚动轴承故障诊断方法适用性较差以及训练样本量不足的问题,提出了一种基于CNN模型和迁移学习的滚动轴承故障诊断方法,其包括以下步骤:首先,利用计算机仿真的方法,构造不同类别的滚动轴承故障仿真数据,对CNN模型进行训练和测试;然后,利用第一目标域数据和仿真数据集构建新训练集,将CNN模型的大部分参数迁移到目标域数据上,得到新CNN模型;再将第二目标域的数据集加入到原建训练集重新构建训练集,逐次进行迁移学习和更新模型的参数。利用该方法,CNN模型更容易收敛,降低了CNN模型的训练成本,降低了对目标域上的样本数据量的要求,得到的新CNN模型有更强的鲁棒性和适用性。
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公开(公告)号:CN109217180A
公开(公告)日:2019-01-15
申请号:CN201811208935.3
申请日:2018-10-17
Applicant: 北京科技大学
IPC: H02G1/04
Abstract: 本发明的用于无人机架线系统的放线滑车,其包括架体、导引绳导轨和多个滑轮,各滑轮的周向表面设置圆弧形凹槽且具有共同的支撑轴,形成滑轮组,支撑轴的两端分别连接至架体;架体包括第一侧部和第二侧部,第一侧部和第二侧部分别位于滑轮组的轴向的两侧;第二侧部上设置有开口,开口将第二侧部分成两部分,分别为第二侧部第一部分和第二侧部第二部分,第二侧部第一部分位于开口上方,第二侧部第二部分位于开口下方,第二侧部第一部分和第二侧部第二部分通过搭扣连接组件进行连接。采用这种结构的放线滑车,安装可靠,拆卸方便,放线环节减去人力,和无人机配合操作省时省力,提高施工效率,适合当前电力行业。
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公开(公告)号:CN110220709A
公开(公告)日:2019-09-10
申请号:CN201910491182.X
申请日:2019-06-06
Applicant: 北京科技大学
IPC: G01M13/045 , G01M13/04 , G06K9/62
Abstract: 本发明针对基于模式识别的滚动轴承故障诊断方法适用性较差以及训练样本量不足的问题,提出了一种基于CNN模型和迁移学习的滚动轴承故障诊断方法,其包括以下步骤:首先,利用计算机仿真的方法,构造不同类别的滚动轴承故障仿真数据,对CNN模型进行训练和测试;然后,利用第一目标域数据和仿真数据集构建新训练集,将CNN模型的大部分参数迁移到目标域数据上,得到新CNN模型;再将第二目标域的数据集加入到原建训练集重新构建训练集,逐次进行迁移学习和更新模型的参数。利用该方法,CNN模型更容易收敛,降低了CNN模型的训练成本,降低了对目标域上的样本数据量的要求,得到的新CNN模型有更强的鲁棒性和适用性。
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公开(公告)号:CN208835607U
公开(公告)日:2019-05-07
申请号:CN201821682644.3
申请日:2018-10-17
Applicant: 北京科技大学
IPC: H02G1/04
Abstract: 本实用新型的用于无人机架线系统的放线滑车,其包括架体、导引绳导轨和多个滑轮,各滑轮的周向表面设置圆弧形凹槽且具有共同的支撑轴,形成滑轮组,支撑轴的两端分别连接至架体;架体包括第一侧部和第二侧部,第一侧部和第二侧部分别位于滑轮组的轴向的两侧;第二侧部上设置有开口,开口将第二侧部分成两部分,分别为第二侧部第一部分和第二侧部第二部分,第二侧部第一部分位于开口上方,第二侧部第二部分位于开口下方,第二侧部第一部分和第二侧部第二部分通过搭扣连接组件进行连接。采用这种结构的放线滑车,安装可靠,拆卸方便,放线环节减去人力,和无人机配合操作省时省力,提高施工效率,适合当前电力行业。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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